刘兴龙, 初秀民, 马枫, 刘潼, 聂阳

(1.武汉理工大学 能源与动力工程学院，湖北 武汉 430063；2.武汉理工大学 智能交通系统研究中心，湖北 武汉 430063；3.武汉理工大学 国家水运安全工程技术研究中心，湖北 武汉 430063)



山区航道虚拟航标基站布设间距研究

刘兴龙1,2,3, 初秀民2,3, 马枫2,3, 刘潼1,2,3, 聂阳1,2,3

(1.武汉理工大学 能源与动力工程学院，湖北 武汉 430063；2.武汉理工大学 智能交通系统研究中心，湖北 武汉 430063；3.武汉理工大学 国家水运安全工程技术研究中心，湖北 武汉 430063)

摘要：针对山区航道中布设虚拟航标基站缺乏指导方法的问题，从基站AIS信号覆盖的角度推导基站布设间距模型。首先，通过实地实验采集山区航道AIS信号场强，发现Egli模型总体上高估了山区航道中AIS信号衰减的速度，山体遮挡会造成AIS信号场强快速下降。然后，基于实验数据，采用曲线拟合误差的方法修正Egli模型的参数，得到适合于山区航道的AIS信号场强评估的修订模型。修订模型对AIS信号场强的评估精度提高到94%以上，较Egli模型提高了55%以上。最后，基于修订模型，以-107 dB·m作为基站信号覆盖范围边界，推导山区航道的虚拟航标基站布设间距模型。该模型能保证船舶接收到基站信号的可靠性高于80%。

关键词：助航设施；虚拟航标；场强；Egli模型；曲线拟合；参数修正；山区航道

虚拟航标(virtual aids to navigation, virtual AtoN)是指能在电子导航系统中显示而物理上不存在的数字信息物标。其工作模式是通过船舶自动识别系统(automatic identification system，AIS)基站播发航标信息电文，由船载导航系统接收电文并解析显示[1]。虚拟航标的运行依赖可靠的AIS通讯网络，需合理布设AIS基站以保障有效的信号覆盖。

当前，国内外通常将虚拟航标用于标识临时性禁航区，或者通航水域狭窄不便于采用物理航标的航段[2-4]。但是，针对虚拟航标基站布设间距问题，当前尚无有针对性的研究。虚拟航标基站的设置，需要保证基站发出的AIS信号可靠的传达到船舶。文献[5-7]通过分析AIS系统的工作原理，从理论上分析了AIS时隙冲突问题；HASEGAWA 等[8]采用软件仿真方法量化分析了繁忙水域的AIS信道拥堵率。刘传润等[9]考虑到AIS信道拥堵问题，提出了船舶分布不均衡条件下珠江口AIS基站布设方法。山区航道船舶密度小，不存在AIS信道拥挤。然而，山区航道环境多变，对AIS通信链路产生很大影响，需从信号链路可靠性的角度考虑山区航道AIS基站布设。在无线电信号场强评估模型中，射线追踪[10-11]和傅里叶变换抛物方程模型[12-14]具有精度高的优点，但是这两种方法的前提是建立详细的地形地貌数学模型，无法应用于大尺度空间的AIS信号场强评估。因此，采用经验模型评估AIS基站信号覆盖可靠性，是唯一可行的办法。

本文根据在山区航道实地采集的AIS信号场强分布，分析Egli模型在山区航道AIS信号评估中的误差分布特征，然后，基于修正的Egli模型推导山区航道AIS基站有效覆盖范围，以此确定基站的合理布设间距。

1AIS信号衰减原理与场强评估模型

山区航道具有河谷深、航道弯、周围植被丰富的特点。AIS信号在山区航道内传播时，受到的电磁干扰可以忽略，但是会受到水流，航道两边岩壁、植被的反射和吸收。因此，山区航道中AIS信号损耗主要是由自由空间传播衰减和山体遮挡引起的。本文主要探讨山体遮挡和传播距离对AIS信号衰减的影响。

AIS基站在某点的信号场强ER为基站在天线处激发的场强与信号传播到该点的场强损耗之差：

(1)

式中：ET为基站在天线处激发的场强，dB·m；Lps是信号传播产生的中值路径损耗，dB。当信号无直射传播路径时，会发生绕射效应，如图1所示。绕射路径的距离计算公式如下

(2)

式中：dD为绕射距离，km；d1为基站天线与山体的距离，km；d2为接收天线与山体的距离，km；hm为山体海拔高度，m；hT为基站天线海拔高度，m；hR为接收机天线海拔高度，m。

(a)信号绕射示意图

(b)绕射距离几何示意图图1　信号绕射原理图Fig. 1　The schematic diagram of the signal diffraction

图1(a)中阴影三角形表示发射天线和接收天线之间的山体，AIS信号通过绕射路径②从a点到达b点，图1(b)是信号绕射传输的几何计算简图。

AIS工作频段为161.975 MHz和162.025 MHz。适用于162 MHz频率的信号传播损耗预测的模型有Okumura-Hata模型、 Egli模型和Cost231-Hata模型，其中Okumura-Hata模型和Cost231-Hata模型主要针对城市中的无线电传播。Egli模型是基于大量试验数据的统计模型，能够反映信号在不同环境下的衰减规律和趋势，相对于其他地形来说，Egli 模型对评估丘陵地形的场强较为精确[15]。Egli电波传输损耗经验公式如下

Lps=88+20lgf+40lgd-20lg(hthr)-Kh

(3)

式中：f为电波频率，MHz；ht为基地台发射天线高度，m；hr为移动台接收天线高度，m；d为收、发天线之间的距离，km；Kh为地形校正因子，dB。

当测试点周围地形平均起伏高度Kh等于15 m时，Kh取0；当测试点周围地形平均起伏高度H大于或小于15 m时，则应加地形校正因子。对150 MHz频段，地形校正因子Kh可由下式求得

Kh=-0.143H+2.143

(4)

式中：H为测试点周围地形平均起伏高度，m。

式(3)的实际适用范围是：距离在1 km以上至视距范围内，频率40～400 MHz。

2模型检验

Egli模型没有专门针对内河山区航道展开研究，需探讨该模型在内河山区航道的适用性。为此，选择长江上游三峡大坝-葛洲坝之间典型的山区航道进行实验，实地采集信号场强数据。

2.1实验原理

传统信号场强测量工具难以捕捉到AIS信号并测定其场强。AIS接收到报文的误包率与信号场强有直接关系，可以采用采集误包率计算信号场强的方法来测量场强[16]。实验采用两台SAAB R40型AIS基站分别作为信号发射机和接收机，该型号基站的场强-误包率关系如下

(5)

式中：x为信号场强，dB·m；y为误包率，%。其中

a1= 0.002 764 174 133 771 31

b1= 0.018 634 874 670 452 4

c1= 0.028 213 052 805 819 6

a2= 0.007 532 172 652 725 43

b2= 0.154 800 207 306 823

具体实验过程如下，在岸边设置一台SAAB R40基站发送信号并统计信号发射频数，在测试点利用另一台SAAB R40接收信号并统计频数，对比接收到的信号频数和发送的信号频数，得到SAAB R40在测试点的误包率，根据式(5)计算该点的实际场强。

2.2实验环境与过程

实验所采用的SAAB R40型基站发射功率为12.5 W，在天线处产生的信号场强为33 dB·m。基站设置在石牌水域趸船上，经纬度坐标为(111°08′47.69″，30°47′00.26″)，天线高度距离水面14 m。石牌水域是典型的山区航道，河道两侧高山耸立，利用Google Earth查询可知，航道两侧山体平均高度约为

150 m。在天气晴朗条件下，测试人员携带一台SAAB R40型基站作为接收机乘坐海事巡逻艇抵达各个测试点，分别接收15～30 min信号。石牌水域地形及基站、测试点位置如图2所示。

图2　测试点地理环境图Fig. 2　Geographic figure of test site

2.3实验结果与分析

根据采集到的数据，采用式(5)计算出的实测AIS信号场强和根据Egli模型计算出的理论场强如表1所示。

表1　长江石牌河段AIS信号场强分析表

图3为理论场强与实际场强对比结果。由图3可以看出，实测AIS信号场强随着传输距离的增加缓慢下降，符合Egli模型中场强随距离递增而减小的趋势，但是下降幅度低于Egli模型所计算出的场强；山体遮挡会导致信号强度急剧下降。统计Egli模型计算出的场强误差可以发现，在没有山体遮挡的情况下，理论场强与实际场强的差值随着距离增加单调减小，在有山体遮挡的情况下，理论场强与实际场强的差值同样随着距离增加单调减小，但是误差值大于无山体遮挡的情况，如图4所示。可以得出结论，Egli模型能够反映山区航道中AIS信号随传输距离增加而场强减小的趋势，但是存在较大误差，需对模型进行修正后才能适用于山区航道。

图3　理论场强与实际场强对比图Fig. 3　Comparison of theoretical field strength and practical field strength

图4　场强差值规律图Fig. 4　Difference between theoretical field strength and practical field strength

3模型修正与布局模型推导

针对在内河山区航道中Egli模型对AIS信号场强评估存在较大误差的情况，采用曲线拟合方式修正模型参数，并以实地实验数据验证修正模型。以此为基础，推导虚拟航标基站布设间距模型。

3.1模型修正

由于山体遮挡会对AIS信号场强产生显著影响，因此，对有山体遮挡和无山体遮挡的情况分别进行讨论。

当没有山体遮挡，存在AIS信号直射路径时，对Egli模型的误差分布进行对数拟合，通过MATLAB曲线拟合工具箱，得出无山体遮挡下场强误差的拟合公式为

(6)

式中：d为信号传输距离，km。

将拟合出的式(6)代入式(1)、(3)，可得无山体遮挡情况下AIS基站信号场强与信号传输距离关系为

ER=-68.95-20lgf-3.29lgd+20lg(hthr)+Kh

(7)

当存在山体遮挡，没有AIS信号直射路径时，通过MATLAB曲线拟合工具箱，得出存在无山体遮挡下误差拟合公式如下

(8)

图5　误差拟合图Fig. 5　Error fitting figure

将式(8)代入式(1)、(3)，可得有山体遮挡情况下场强与信号传输距离关系式为

ER'=-58.62-20lgf-24.24lgd+20lg(hthr)+Kh

(9)

误差拟合函数图像如图5。

3.2模型验证

为了验证修正模型的准确度，在长江三峡坝河口河段进行验证实验。坝河口河段位于长江三峡大坝下游约2 km处，通过Google Earth查询可知，航道两侧山体平均高度约为200 m。实验的方式同样采用两台SAAB R40型基站分别作为AIS发射机和接收机，发射机安置于长江三峡通航管理局办公楼楼顶，经纬度坐标为(111°03′33.25″，30°50′29.84″)，发射天线距离江面垂直高度约为26 m，接收机放置在海事巡逻艇，天线高度约2 m，如图6所示。在坝河口河段选择6个数据采集点，在每个点测试15～30 min，统计误包率，推导场强。测试结果如表2所示。

可见，修正后的模型对坝河口山区航道的AIS信号场强评估具有很高的准确率。在距离最近的测试点(距离2.889 6 km)，信号场强评估精度达到97.69%，比Egli模型准确率提高55.22%；在距离最远的测试点(距离8.167 km)，信号场强评估精度达到94.53%，比Egli模型准确率提高63.89%。

图6　验证实验地点地理环境图Fig. 6　Geographic figure of verification test site

3.3基站布局间距推导

根据国际航道标志协会(International Association of Lighthouse Authorities，IALA)对AIS可靠性的规定，要求AIS接收机在-107 dB·m的场强下误包率不高于20%。当前，长江上所有的船载AIS都满足IALA技术标准，以此为依据，以AIS基站覆盖范围内信号场强不低于-107 dB·m为标准，研究山区航道中AIS基站最大有效覆盖范围。

对式(7)中的距离d求反函数，并代入最小接收场强Ermin= -107 dB·m和AIS信道频率f=162 MHz，得山区航道无山体遮挡条件下AIS基站最大有效覆盖范围dmax与地形因子Kh，收、发天线高度ht、hr的关系为

(10)

当存在山体遮挡时，由式(9)推导可得，山区航

道无信号遮挡条件下AIS基站最大有效覆盖范围d'max与地形因子Kh，收、发天线高度ht、hr的关系为

(11)

在山区航道布设AIS基站时，相邻两基站的最大间距应小于各基站的最大信号有效覆盖范围之和。其中，间距的计算是以基站信号最短传播路径为准，即：当基站信号沿航道传播无遮挡时，取直线距离；当存在信号遮挡时，取信号最短绕射距离。以式(10)、(11)为基础计算山区航道中AIS基站的布设间距，可确保船舶在航道内接收到虚拟航标信号的误包率低于20%，维持虚拟航标的可靠运行。

表2　长江坝河口河段测点AIS数据

4结论

本文得出如下结论：

1)在半封闭的山区航道环境下，AIS信号的传播规律与开阔地区存在显著的差异。Egli模型能够反映出AIS信号随传播距离增加而场强衰减的趋势，但是估计值普遍低于实际值，且随着距离的增加，实际场强与估计场强的差值呈现增大趋势，差值服从对数分布。同时，有山体遮挡区域的信号场强比同等距离下的无山体遮挡信号场强更低，且差值同样服从对数分布。

2)通过将山区航道中有信号遮挡和无信号遮挡情况下的AIS信号评估模型区分开，基于实地实验数据分别修正Egli模型在两种情况下的模型参数，可以有效提高虚拟航标基站的AIS信号场强覆盖范围的评估精度。

3)根据IALA对AIS船台性能的规定和AIS船台误包率与信号场强的转换关系，以-107 dB·m作为虚拟航标基站的信号覆盖边界，由此推导基站布设间距是可行的，可保证航道中船舶接收到基站信号的可靠性高于80%。

4)本文针对山区航道特定环境，对Egli模型中的距离参数进行了修正，但没有针对天线高度对AIS信号传播的影响展开专门研究，后期可对山区航道环境下Egli模型的天线高度参数进行修正，使Egli模型在山区航道中更加精确。

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Base station spacing of virtual aids to navigation in mountain waterways

LIU Xinglong1,2,3, CHU Xiumin2,3, MA Feng2,3, LIU Tong1,2,3, NIE Yang1,2,3

(1. School of Energy and Power Engineering, Wuhan University of Technology, Wuhan 430063, China; 2. Intelligent Transportation System Research Center, Wuhan University of Technology, Wuhan 430063, China; 3. National Engineering Research Center for Water Transport Safety, Wuhan University of Technology, Wuhan 430063, China)

Abstract：To address the problem of the lack of guidelines for deploying virtual aids to navigation (AtoN) base stations in mountain waterways, this research proposes a spacing model for base stations from the perspective of field strength estimations of the automatic identification system (AIS) signal. First, we conducted a field experiment to capture the field strength of the AIS signal. The experimental results show that the Egli model overestimated the attenuation of the AIS signal in mountain waterways, and the palisades severely decreased the field strength of the AIS signal. With the experimental data, we were able to revise the parameters of the Egli model through curve-fitting. Consequently, we achieved a modified Egli model, which can better estimate the field strength of the AIS signal in mountain waterways. Our results show that this modified Egli model increased the accuracy of the estimated field strength of the AIS signal to more than 94%, which is over 55% higher than that of the original Egli model. Finally, taking -107 dB·m as the transmittal boundary condition of the base station’s AIS signal, we derived a virtual AtoN spacing model for base stations in mountain waterways from the modified Egli model. This spacing model can ensure a signal reception rate higher than 80%.

Keywords：navigation aids; virtual aids to navigation; field strength; Egli model; curve fitting; modification of parameters; mountain waterway

中图分类号：U644.34

文献标志码：A

文章编号：1006-7043(2016)03-382-06

doi:10.11990/jheu.201410074

作者简介：刘兴龙(1987-), 男, 博士研究生;通信作者：初秀民，E-mail：chuxm@whut.edu.cn.

基金项目：国家自然科学基金资助项目(61273234，51479155)；湖北省自然科学基金创新群体资助项目(2013CFA007)；交通运输部信息化技术研究基金资助项目(2013-364-548-200).

收稿日期：2014-10-30.

网络出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/23.1390.u.20160104.1701.024.html

网络出版日期：2016-01-04.

初秀民(1969-), 男, 教授,博士，博士生导师.